Diplomado en Data Science en Áreas y Sectores Empresariales.

TECH

Diplomado

Online

$ 775 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    300h

  • Duración

    12 Semanas

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Es normal que las empresas comiencen una carrera hacia la transformación digital. Aquellas que logran el éxito realizan un tratamiento de la información de calidad, gestionando y aprovechando los datos para tomar decisiones rápidas y óptimas. Con este programa se pondrá el foco de atención en la importancia de utilizar un sistema de analítica adecuado para beneficiar a los departamentos de una empresa. Además, se proporcionarán casos prácticos para conocer los usos e implantaciones de la inteligencia artificial en una empresa.

Información importante

Documentación

  • 167diplomado-data-science-areas-sectores-empresariiales.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales

Š Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa
Š Desarrollar las bases para el conocimiento de las necesidades y aplicaciones de cada departamento
Š Generar conocimiento especializado para seleccionar la herramienta adecuada
Š Proponer técnicas y objetivos para ser lo más productivos posible según el departamento

Objetivos específicos

Š Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad
Š Examinar campañas de Marketing y comunicación efectivas
Š Determinar la creación de cuadros de mando y KPI’s en función del departamento
Š Generar conocimiento especializado para desarrollar análisis predictivos
Š Proponer planes de negocio y de fidelización basados en estudios de mercado

El conocimiento proporcionado en este programa ayudará a los ingenieros informáticos a conocer los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa en la que trabajen. De esta forma, se consolidarán como
un agente cambiante y dispuesto a ofrecer nuevas propuestas para beneficio de todos. Para ello, TECH ha establecido los siguientes objetivos generales y específicos

Este Diplomado en Data Science en Áreas y Sectores Empresariales contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Diplomado en Data Science en Áreas y Sectores Empresariales
N.º Horas Oficiales: 300 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.

Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Opiniones

Materias

  • Marketing
  • Informática
  • Sitios web
  • Análisis de negocio
  • Comunicación

Profesores

Alejandro Gris Ramos

Alejandro Gris Ramos

Profesor

Temario

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial

1.1. Análisis de negocio

1.1.1. Análisis de Negocio
1.1.2. Estructura del dato
1.1.3. Fases y elementos

1.2. Analítica del dato en la empresa

1.2.1. Cuadros de mando y KPI's por departamentos
1.2.2. Informes operativos, tácticos y estratégicos
1.2.3. Analítica del dato aplicada a cada departamento

1.2.3.1. Marketing y comunicación
1.2.3.2. Comercial
1.2.3.3. Atención al cliente
1.2.3.4. Compras
1.2.3.5. Administración
1.2.3.6. RR.HH
1.2.3.7. Producción
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing y comunicación

1.3.1. KPI's a medir, aplicaciones y beneficios
1.3.2. Sistemas de Marketing y Data Warehouse
1.3.3. Implementación de una estructura de analítica del dato en Marketing
1.3.4. Plan de Marketing y comunicación
1.3.5. Estrategias, predicción y gestión de campañas

1.4. Comercial y ventas

1.4.1. Aportaciones de analítica del dato en el área comercial
1.4.2. Necesidades del departamento de Ventas
1.4.3. Estudios de mercado

1.5. Atención al cliente

1.5.1. Fidelización
1.5.2. Calidad personal e inteligencia emocional
1.5.3. Satisfacción del cliente

1.6. Compras

1.6.1. Analítica del dato para estudios de mercado
1.6.2. Analítica del dato para estudios de competencia
1.6.3. Otras aplicaciones

1.7. Administración

1.7.1. Necesidades en el departamento de administración
1.7.2. Data Warehouse y análisis de riesgo financiero
1.7.3. Data Warehouse y análisis de riesgo de crédito

1.8. Recursos humanos

1.8.1. RR.HH y beneficios de la analítica del dato
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RR.HH
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RR.HH

1.9. Producción

1.9.1. Análisis de datos en un departamento de producción
1.9.2. Aplicaciones
1.9.3. Beneficios

1.10. IT

1.10.1. Departamento de IT
1.10.2. Analítica del dato y transformación digital
1.10.3. Innovación y productividad

Módulo 2. Aplicación práctica de la ciencia de datos en sectores de actividad empresarial

2.1. Sector sanitario

2.1.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector sanitario
2.1.2. Oportunidades y desafíos

2.2. Riesgos y tendencias en sector sanitario

2.2.1. Uso en el sector sanitario
2.2.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.3. Servicios financieros

2.3.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector de los servicios financiero
2.3.2. Uso en los servicios financieros
2.3.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.4. Retail

2.4.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector del retail
2.4.2. Uso en el retail
2.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.5. Industria 4.0

2.5.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la Industria 4.0
2.5.2. Uso en la Industria 4.0

2.6. Riesgos y tendencias en Industria 4.0

2.6.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.7. Administración pública

2.7.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la Administración pública
2.7.2. Uso en la Administración pública
2.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.8. Educación

2.8.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la educación
2.8.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.9. Silvicultura y agricultura

2.9.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la silvicultura y agricultura
2.9.2. Uso en silvicultura y agricultura
2.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.10. Recursos Humanos

2.10.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la gestión de Recursos Humanos
2.10.2. Aplicaciones prácticas en el mundo empresarial
2.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

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